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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Exploring Relations in Structured Data with Functional Maps

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Deep orientation-aware functional maps: Tackling symmetry issues in Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nicolas Donati, Etienne Corman, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2204.13453

Shape Non-rigid Kinematics (SNK): A Zero-Shot Method for Non-Rigid Shape Matching via Unsupervised Functional Map Regularized Reconstruction (si apre in una nuova finestra)

Autori: Souhaib Attaiki, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: NeurIPS 2023 - 37th Conference on Neural Information Processing Systems, 2023
Editore: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2403.06804

Correspondence learning via linearly-invariant embedding

Autori: Riccardo Marin, Marie-Julie Rakotosaona, Simone Melzi, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Part of Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020
Editore: NeurIPS

Fast Sinkhorn Filters: Using Matrix Scaling for Non-Rigid Shape Correspondence With Functional Maps (si apre in una nuova finestra)

Autori: Gautam Pai, Jing Ren, Simone Melzi, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021, ISBN 978-1-6654-4899-4
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr46437.2021.00045

Reduced Representation of Deformation Fields for Effective Non-rigid Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ramana Sundararaman, Riccardo Marin, Emanuele Rodolà, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: NeurIPS 2022 - 36th Conference on Neural Information Processing Systems, Nov 2022, 2022
Editore: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2211.14604

Smooth Non-Rigid Shape Matching via Effective Dirichlet Energy Optimization (si apre in una nuova finestra)

Autori: Robin Magnet, Jing Ren, Olga Sorkine-Hornung, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.3929/ethz-b-000573520

Generalizable Local Feature Pre-training for Deformable Shape Analysis (si apre in una nuova finestra)

Autori: Souhaib Attaiki, Lei Li, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: CVPR 2023 - The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr52729.2023.01312

Weakly Supervised Deep Functional Map for Shape Matching

Autori: Sharma, Abhishek; Ovsjanikov, Maks
Pubblicato in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020), 2020
Editore: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

NCP: Neural Correspondence Prior for Effective Unsupervised Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Souhaib Attaiki, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: NeurIPS 2022 - 36th Conference on Neural Information Processing System, Nov 2022, 2022
Editore: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2301.05839

ArtEmis: Affective Language for Visual Art (si apre in una nuova finestra)

Autori: Panos Achlioptas; Maks Ovsjanikov; Kilichbek Haydarov; Mohamed Elhoseiny; Leonidas J. Guibas
Pubblicato in: CVPR, Numero 5, 2021
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2101.07396

Learning Delaunay Surface Elements for Mesh Reconstruction (si apre in una nuova finestra)

Autori: Marie-Julie Rakotosaona, Paul Guerrero, Noam Aigerman, Niloy Mitra, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2021
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2012.01203

SATR: Zero-Shot Semantic Segmentation of 3D Shapes (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ahmed Abdelreheem, Ivan Skorokhodov, Maks Ovsjanikov, Peter Wonka
Pubblicato in: ICCV 2023 - International Conference on Computer Vision, 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/iccv51070.2023.01392

TIDE: time derivative diffusion for deep learning on graphs (si apre in una nuova finestra)

Autori: Maysam Behmanesh, Maximilian Krahn, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: International Conference on Machine Learning, 2023
Editore: ACM
DOI: 10.48550/arxiv.2212.02483

VoroMesh: Learning Watertight Surface Meshes with Voronoi Diagrams (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nissim Maruani, Roman Klokov, Maks Ovsjanikov, Pierre Alliez, Mathieu Desbrun
Pubblicato in: ICCV 2023 - International Conference on Computer Vision, 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/iccv51070.2023.01339

DPFM: Deep Partial Functional Maps (si apre in una nuova finestra)

Autori: Souhaib Attaiki, Gautam Pai, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Proc. International Conference on 3D Vision (3DV), 2021, 2021, ISBN 9781538626115
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2110.09994

SRFeat: Learning Locally Accurate and Globally Consistent Non-Rigid Shape Correspondence (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lei Li, Souhaib Attaiki, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/3dv57658.2022.00027

Isospectralization, or How to Hear Shape, Style, and Correspondence

Autori: Luca Cosmo, Mikhail Panine, Arianna Rampini, Maks Ovsjanikov, Michael M. Bronstein, Emanuele Rodolà
Pubblicato in: The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Numero yearly, 2019
Editore: IEEE

Correspondence-Free Region Localization for Partial Shape Similarity via Hamiltonian Spectrum Alignment (si apre in una nuova finestra)

Autori: Arianna Rampini, Irene Tallini, Maks Ovsjanikov, Alex M. Bronstein, Emanuele Rodola
Pubblicato in: 2019 International Conference on 3D Vision (3DV), 2019, Pagina/e 37-46, ISBN 978-1-7281-3131-3
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/3dv.2019.00014

Effective Rotation-Invariant Point CNN with Spherical Harmonics Kernels (si apre in una nuova finestra)

Autori: Adrien Poulenard, Marie-Julie Rakotosaona, Yann Ponty, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: 2019 International Conference on 3D Vision (3DV), 2019, Pagina/e 47-56, ISBN 978-1-7281-3131-3
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/3dv.2019.00015

OperatorNet: Recovering 3D Shapes From Difference Operators (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ruqi Huang, Marie-Julie Rakotosaona, Panos Achlioptas, Leonidas Guibas, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019, Pagina/e 8587-8596, ISBN 978-1-7281-4803-8
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/iccv.2019.00868

Unsupervised Deep Learning for Structured Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jean-Michel Roufosse, Abhishek Sharma, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019, Pagina/e 1617-1627, ISBN 978-1-7281-4803-8
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/iccv.2019.00170

Deep Geometric Functional Maps: Robust Feature Learning for Shape Correspondence

Autori: Nicolas Donati, Abhishek Sharma, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020
Editore: IEEE

Instant recovery of shape from spectrum via latent space connections

Autori: Riccardo Marin, Arianna Rampini, Umberto Castellani, Emanuele Rodolà, Maks Ovsjanikov, Simone Melzi
Pubblicato in: 2020 International Conference on 3D Vision (3DV), 2020
Editore: IEEE

Implicit Field Supervision for Robust Non-rigid Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ramana Sundararaman, Gautam Pai, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: 2022
Editore: ACM
DOI: 10.1007/978-3-031-20062-5_20

Spatially and Spectrally Consistent Deep Functional Maps (si apre in una nuova finestra)

Autori: Mingze Sun, Shiwei Mao, Puhua Jiang, Maks Ovsjanikov, Ruqi Huang
Pubblicato in: ICCV 2023 - International Conference on Computer Vision, 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/iccv51070.2023.01333

DWKS: A Local Descriptor of Deformations Between Meshes and Point Clouds (si apre in una nuova finestra)

Autori: Robin Magnet, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/iccv48922.2021.00377

Learning Multi-resolution Functional Maps with Spectral Attention for Robust Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lei Li, Nicolas Donati, Maks Ovsjanikov (1)
Pubblicato in: NeurIPS: Conference on Neural Information Processing Systems, 2022
Editore: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2210.06373

Affection: Learning Affective Explanations for Real-World Visual Data (si apre in una nuova finestra)

Autori: Panos Achlioptas, Maks Ovsjanikov, Leonidas Guibas, Sergey Tulyakov
Pubblicato in: CVPR 2023 - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr52729.2023.00642

Understanding and Improving Features Learned in Deep Functional Maps (si apre in una nuova finestra)

Autori: Souhaib Attaiki, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: CVPR 2023 - The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr52729.2023.00133

Intuitive and efficient roof modeling for reconstruction and synthesis (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jing Ren; Biao Zhang; Bojian Wu; Jianqiang Huang; Lubin Fan; Maks Ovsjanikov; Peter Wonka
Pubblicato in: Transactions on Graphics, 2021, ISSN 1557-7368
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3478513.3480494

Discrete Optimization for Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jing Ren, Simone Melzi, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2021, ISSN 1467-8659
Editore: John Wiley & Sons
DOI: 10.1111/cgf.14359

Orthogonalized Fourier Polynomials for Signal Approximation and Transfer (si apre in una nuova finestra)

Autori: Filippo Maggioli, Simone Melzi, Maks Ovsjanikov, Michael Bronstein, Emanuele Rodolà
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2021, ISSN 1467-8659
Editore: Wiley
DOI: 10.1111/cgf.142645

Complex Functional Maps: A Conformal Link Between Tangent Bundles (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nicolas Donati, Etienne Corman, Simone Melzi, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2022, ISSN 1467-8659
Editore: John Wiley & Sons Ltd.
DOI: 10.1111/cgf.14437

Geometric analysis of shape variability of lower jaws of prehistoric humans

Autori: Jing Ren, Peter Wonka, Gowtham Harihara, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: L'Anthropologie, 2020, ISSN 0003-5521
Editore: Elsevier Masson

Zero-Shot 3D Shape Correspondence (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ahmed Abdelreheem, Abdelrahman Eldesokey, Maks Ovsjanikov, Peter Wonka
Pubblicato in: Transactions on Graphics, 2023, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3610548.3618228

Assessing craniofacial growth and form without landmarks: A new automatic approach based on spectral methods (si apre in una nuova finestra)

Autori: Robin Magnet, Kevin Bloch, Maxime Taverne, Simone Melzi, Maya Geoffroy, Roman H. Khonsari, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Journal of Morphology, 2023, ISSN 1097-4687
Editore: John Wiley & Sons
DOI: 10.1002/jmor.21609

Differentiable surface triangulation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Rakotosaona, Marie-Julie; Aigerman, Noam; Mitra, Niloy; Ovsjanikov, Maks; Guerrero, Paul
Pubblicato in: Transactions on Graphics, 2021, ISSN 1557-7368
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3478513.3480554

MapTree (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jing Ren, Simone Melzi, Maks Ovsjanikov, Peter Wonka
Pubblicato in: ACM Transactions on Graphics, Numero 39/6, 2020, Pagina/e 1-17, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3414685.3417800

Non-Isometric Shape Matching via Functional Maps on Landmark-Adapted Bases (si apre in una nuova finestra)

Autori: Mikhail Panine, Maxime Kirgo, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2022, ISSN 1467-8659
Editore: John Wiley & Sons Ltd.
DOI: 10.1111/cgf.14579

Spectral Shape Recovery and Analysis Via Data-driven Connections (si apre in una nuova finestra)

Autori: Riccardo Marin, Arianna Rampini, Umberto Castellani, Emanuele Rodolà, Maks Ovsjanikov, Simone Melzi
Pubblicato in: International Journal of Computer Vision, 2021, ISSN 0920-5691
Editore: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s11263-021-01492-6

DiffusionNet: Discretization Agnostic Learning on Surfaces (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nicholas Sharp, Souhaib Attaiki, Keenan Crane, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Transactions on Graphics, 2022, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3507905

A Survey on Data-driven Dictionary-based Methods for 3D Modeling (si apre in una nuova finestra)

Autori: Thibault Lescoat, Maks Ovsjanikov, Pooran Memari, Jean-Marc Thiery, Tamy Boubekeur
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 37/2, 2018, Pagina/e 577-601, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13384

Limit Shapes – A Tool for Understanding Shape Differences and Variability in 3D Model Collections (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ruqi Huang, Panos Achlioptas, Leonidas Guibas, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 38/5, 2019, Pagina/e 187-202, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13799

Improved Functional Mappings via Product Preservation (si apre in una nuova finestra)

Autori: D. Nogneng, S. Melzi, E. Rodolà, U. Castellani, M. Bronstein, M. Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 37/2, 2018, Pagina/e 179-190, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13352

Spectral coarsening of geometric operators (si apre in una nuova finestra)

Autori: Hsueh-Ti Derek Liu, Alec Jacobson, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: ACM Transactions on Graphics, Numero 38/4, 2019, Pagina/e 1-13, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3306346.3322953

Functional Characterization of Deformation Fields (si apre in una nuova finestra)

Autori: Etienne Corman, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: ACM Transactions on Graphics, Numero 38/1, 2019, Pagina/e 1-19, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3292480

Topological Function Optimization for Continuous Shape Matching (si apre in una nuova finestra)

Autori: Adrien Poulenard, Primoz Skraba, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 37/5, 2018, Pagina/e 13-25, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13487

Structured Regularization of Functional Map Computations (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jing Ren, Mikhail Panine, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 38/5, 2019, Pagina/e 39-53, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13788

PointCleanNet : Learning to Denoise and Remove Outliers from Dense Point Clouds (si apre in una nuova finestra)

Autori: Marie-Julie Rakotosaona, Vittorio La Barbera, Paul Guerrero, Niloy J. Mitra, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2019, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13753

Continuous and orientation-preserving correspondences via functional maps (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jing Ren, Adrien Poulenard, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: ACM Transactions on Graphics, Numero 37/6, 2019, Pagina/e 1-16, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3272127.3275040

Robust Structure‐Based Shape Correspondence (si apre in una nuova finestra)

Autori: Yanir Kleiman, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 38/1, 2018, Pagina/e 7-20, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13389

PCPN et Learning Local Shape Properties from Raw Point Clouds (si apre in una nuova finestra)

Autori: Paul Guerrero, Yanir Kleiman, Maks Ovsjanikov, Niloy J. Mitra
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 37/2, 2018, Pagina/e 75-85, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13343

Spectral Mesh Simplification (si apre in una nuova finestra)

Autori: Thibault Lescoat, Hsueh‐Ti Derek Liu, Jean‐Marc Thiery, Alec Jacobson, Tamy Boubekeur, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 39/2, 2020, Pagina/e 315-324, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13932

ZoomOut (si apre in una nuova finestra)

Autori: Simone Melzi, Jing Ren, Emanuele Rodolà, Abhishek Sharma, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: ACM Transactions on Graphics, Numero 38/6, 2019, Pagina/e 1-14, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3355089.3356524

Consistent ZoomOut: Efficient Spectral Map Synchronization

Autori: Ruqi Huang, Jing Ren, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Numero 39-Numero 5, 2020, ISSN 1467-8659
Editore: The Eurographics Association and John Wiley & Sons Ltd.

Learning Spectral Unions of Partial Deformable 3D Shapes (si apre in una nuova finestra)

Autori: Moschella, Luca; Melzi, Simone; Cosmo, Luca; Maggioli, Filippo; Litany, Or; Ovsjanikov, Maks; Guibas, Leonidas; Rodolà, Emanuele
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2022, ISSN 1467-8659
Editore: John Wiley & Sons Ltd
DOI: 10.1111/cgf.14483

ReVISOR: ResUNets with visibility and intensity for structured outlier removal (si apre in una nuova finestra)

Autori: Maxime Kirgo, Guillaume Terrasse, Guillaume Thibault, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2023, ISSN 1872-8235
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2023.05.027

Wavelet-based Heat Kernel Derivatives: Towards Informative Localized Shape Analysis

Autori: Kirgo, M.; Melzi, S.; Patanè, G.; Rodolà, E.; Ovsjanikov, M.
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, Wiley, In press, Numero 7, 2020, ISSN 0167-7055
Editore: Blackwell Publishing Inc.

WSDesc: Weakly Supervised 3D Local Descriptor Learning for Point Cloud Registration (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lei Li, Hongbo Fu, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 2022, ISSN 1077-2626
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.48550/arxiv.2108.02740

Scalable and Efficient Functional Map Computations on Dense Meshes (si apre in una nuova finestra)

Autori: Robin Magnet; Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Graphics Forum, 2023, ISSN 1467-8659
Editore: Wiley
DOI: 10.1111/cgf.14746

Multi-directional geodesic neural networks via equivariant convolution (si apre in una nuova finestra)

Autori: Adrien Poulenard, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: ACM Transactions on Graphics, Numero 37/6, 2019, Pagina/e 1-14, ISSN 0730-0301
Editore: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3272127.3275102

PointTriNet: Learned Triangulation of 3D Point Sets (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nicholas Sharp, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Vision – ECCV 2020 - 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XXIII, Numero 12368, 2020, Pagina/e 762-778, ISBN 978-3-030-58591-4
Editore: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-58592-1_45

Intrinsic Point Cloud Interpolation via Dual Latent Space Navigation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Marie-Julie Rakotosaona, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Computer Vision – ECCV 2020 - 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part II, Numero 12347, 2020, Pagina/e 655-672, ISBN 978-3-030-58535-8
Editore: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-58536-5_39

Spectral Measures of Distortion for Change Detection in Dynamic Graphs (si apre in una nuova finestra)

Autori: Luca Castelli Aleardi, Semih Salihoglu, Gurprit Singh, Maks Ovsjanikov
Pubblicato in: Complex Networks and Their Applications VII - Volume 2 Proceedings The 7th International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2018, Numero 813, 2019, Pagina/e 54-66, ISBN 978-3-030-05413-7
Editore: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-05414-4_5

Correspondances non-rigides entre surfaces plongées en 3D

Autori: Nogneng, Dorian
Pubblicato in: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02074764, Numero 2, 2018
Editore: Université Paris-Saclay

Geometric operators for 3D modeling using dictionary-based shape representations

Autori: Thibault Lescoat
Pubblicato in: 2020
Editore: Institut Polytechnique de Paris

Structures for deep learning and topology optimization of functions on 3D shapes

Autori: Adrien Poulenard
Pubblicato in: 2020
Editore: Institut Polytechnique de Paris

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